Entrevista com o cofundador da Gensyn, Harry Grieve: Mainnet prestes a ser lançada, como aproveitar recursos ociosos para quebrar o “teto de escala” do poder computacional em IA?

Convidado: Harry Grieve, cofundador da Gensyn
Edição: momo, ChainCatcher

Quando a fome de poder computacional dos modelos de IA encontra o gargalo natural do fornecimento centralizado, uma revolução silenciosa está acontecendo. Os dois cofundadores da Gensyn, Harry Grieve e Ben Fielding, perceberam que a chave para romper esse impasse está em ativar o potencial adormecido de poder computacional em bilhões de dispositivos de borda ao redor do mundo, e o caminho para isso é a descentralização.

A Gensyn se dedica a construir uma rede distribuída de aprendizado de máquina que conecta dispositivos computacionais ociosos globalmente por meio de um protocolo blockchain, garantindo a confiabilidade dos resultados de treinamento com sua inovadora tecnologia de computação verificável. Sua testnet já atraiu 150 mil usuários e opera de forma estável. Com a conclusão bem-sucedida da fase de testnet, a mainnet da Gensyn será lançada em breve.

A Gensyn já recebeu um financiamento de 43 milhões de dólares na rodada Série A liderada pela a16z, totalizando mais de 50 milhões de dólares em investimentos. Nesta entrevista exclusiva, Harry Grieve explica sistematicamente como a Gensyn parte do tema central de "romper limites de escala" para construir o blueprint tecnológico e o pensamento de negócios da próxima geração de infraestrutura de IA.

O objetivo da descentralização é romper as limitações de escala do poder computacional

1. ChainCatcher: Por favor, apresente-se primeiro. Quais foram as três experiências mais importantes antes de fundar a Gensyn? Como elas moldaram sua entrada no setor de "computação descentralizada de IA"?

Harry Grieve: Eu sou da geração que teve contato precoce com a internet. Naquela época, a rede era mais aberta e descentralizada, repleta de redes de compartilhamento de arquivos e diferentes repositórios de informação. Isso moldou meu entendimento sobre informação e redes, e me fez inclinar desde cedo para os conceitos de open source e descentralização.

Na universidade e depois, tive contato com ideias do liberalismo clássico, o que me fez valorizar ainda mais os direitos e liberdades individuais, além de começar a questionar o centralismo e a censura. Isso se conecta diretamente com os modelos de IA de hoje — quando os modelos tomam decisões por nós, quem decide seus "direitos" e formas de agir? Isso despertou meu interesse sobre a relação entre IA, soberania e ética.

Após me formar, trabalhei em uma empresa de machine learning em Londres, onde vivi na pele as enormes dificuldades de acessar recursos computacionais em larga escala e dados de alta qualidade. Percebi que, para continuar desenvolvendo modelos mais poderosos, era preciso resolver o acesso e a escala dos recursos básicos (computação e dados), o que me levou a entrar de vez no setor de computação descentralizada de IA e fundar a Gensyn.

2. ChainCatcher: Qual foi o ponto de partida para a criação da Gensyn? Como você e Ben Fielding decidiram "All-in" nessa direção em apenas 8 semanas no Entrepreneur First?

Harry Grieve: Nos conhecemos em um evento social antes do início do programa de aceleração Entrepreneur First, no Reino Unido. Conseguimos decidir rapidamente por esse caminho baseados em dois consensos fundamentais:

Primeiro, acreditamos firmemente que o machine learning é o futuro. Em 2020 (antes do surgimento do ChatGPT), ambos tínhamos convicção de que o machine learning seria a próxima onda tecnológica. Embora isso não fosse consenso na época, já víamos avanços em geração de imagens, interação e outras áreas, e acreditávamos em seu potencial.

Segundo, ambos somos contra a centralização. Eu sofria com os gargalos da computação e fontes de dados centralizadas, enquanto Ben, em seu doutorado e carreira empreendedora, focava em privacidade pessoal e segurança de dados. Ambos tínhamos uma postura crítica em relação à centralização. Inicialmente, nos interessamos por tecnologias como "federated learning", mas depois percebemos que, para resolver o problema da confiança, era preciso um mecanismo descentralizado de registro de estado e responsabilização, o que nos levou ao blockchain. Passamos de fundadores "nativos de IA" para exploradores de "IA + cripto".

3. ChainCatcher: Na época, o treinamento de IA parecia depender principalmente de gigantes da nuvem (como AWS). Por que você acreditava firmemente que "poder computacional descentralizado" teria uma chance? Quais eram os principais motores dessa escolha?

Harry Grieve: Os fatores motivadores são diversos, mas o mais central é a escala.

Atualmente, a grande maioria dos dados disponíveis na internet já foi usada para treinar modelos. O avanço futuro de desempenho depende de acessar dados "de borda", que hoje são inacessíveis. Para aproveitar esses dados, é preciso ir até a borda, o que exige descentralização.

Apesar do grande investimento em poder computacional centralizado, a demanda da IA por computação é "infinita". Essa fome fará com que a demanda se espalhe para todos os dispositivos subutilizados. Para conectar e escalar o uso desses recursos dispersos sem centralizá-los, a descentralização é o único caminho.

Portanto, a escala é a única resposta. A descentralização serve para desbloquear uma escala inédita de recursos computacionais e de dados.

Qual é o diferencial central da Gensyn?

4. ChainCatcher: Se você tivesse que explicar em uma frase para um público não técnico, que tipo de sistema a Gensyn está construindo?

Harry Grieve: A Gensyn é um sistema que permite acessar, em uma escala sem precedentes, todos os recursos essenciais (como poder computacional e dados) necessários para construir sistemas de machine learning.

5. ChainCatcher: Já existem players como Akash, Render, io.net no setor de poder computacional descentralizado. Qual é o foco ou diferencial central da Gensyn?

Harry Grieve: Temos muito respeito por pioneiros como a Akash. Nosso diferencial está, por um lado, na perspectiva de recursos: outros projetos oferecem principalmente aluguel de GPU containerizada e única. A Gensyn tem uma visão mais ampla, considerando múltiplos recursos de machine learning (computação, dados, modelos), que são interligados e reutilizáveis.

Por exemplo, a saída de inferência de um nó é um dado, que pode ser usado para treinar outros modelos. Em nossa rede, as fronteiras entre inferência, treinamento, computação e dados se tornam difusas. O sistema que construímos é feito para se adaptar a esse novo paradigma dinâmico e caótico do machine learning.

6. ChainCatcher: Pode explicar sistematicamente para os leitores o layout atual de produtos da Gensyn? Como vocês implementam a descentralização do poder computacional de forma sistemática?

Harry Grieve: Aqui vai uma descrição técnica: é uma rede criptográfica descentralizada, onde os usuários podem acessar diversos recursos por meio do nosso token nativo — seja computação verificável para treinamento ou inferência, ou mecanismos que incentivam o treinamento de diferentes modelos com padrões objetivos. O sistema tem três pilares centrais, que juntos formam um ciclo poderoso:

Sistema de verificação: Esta é nossa tecnologia central. Desenvolvemos um compilador proprietário e um framework de verificação que permite validação precisa em nível de bit entre diferentes hardwares e softwares. Isso significa que podemos provar que o resultado do treinamento de um modelo em um dispositivo é idêntico ao resultado verificado em outro dispositivo completamente diferente. Essa é a base da confiança na rede e da prevenção de fraudes.

Tecnologia de expansão (Swarm): É um framework de treinamento peer-to-peer (por exemplo, para aprendizado por reforço com feedback humano). Permite conectar inúmeros dispositivos globalmente para expansão horizontal, usando computação e dados de dispositivos de borda para treinar modelos mais poderosos.

Tecnologia de assistente (Assist Agent): Temos assistentes autônomos de IA que podem ser integrados em aplicativos. Eles aprendem de forma não direcionada e ajudam os usuários a realizar tarefas. Quando esses assistentes estão em treinamento, podem usar nossa tecnologia de expansão para treinar entre dispositivos, evoluindo e se tornando mais fortes.

Em resumo, quando um usuário integra um assistente inteligente em seu aplicativo, ele gera continuamente dados de interação ao executar tarefas; esses dados são então inseridos em nosso framework de expansão, otimizando o modelo por meio de treinamento distribuído entre dispositivos; durante esse processo, a tecnologia central de verificação garante a precisão e confiabilidade do treinamento, resultando em uma nova geração de modelos com desempenho significativamente aprimorado. Esse fluxo cria um ecossistema de aprendizado de máquina não linear e de reforço contínuo, permitindo que o sistema mantenha confiabilidade e capacidade de evolução mesmo em expansão de escala.

7. ChainCatcher: Do financiamento Série A em 2023 ao teste público da testnet em 2025, qual foi o maior marco tecnológico da Gensyn? Houve algum momento em que a equipe "gritou de emoção"? Qual inovação tecnológica da Gensyn você acha que está mais subestimada?

Harry Grieve: Para ser sincero, gritamos mais de "medo" do que de "empolgação" — empreender é difícil.

Acredito que a inovação tecnológica mais subestimada é nosso sistema de verificação. Construí-lo é extremamente complexo, exigindo soluções desde o compilador, frameworks de machine learning até o hardware, resolvendo todos os fatores que podem causar não determinismo (até mesmo bit flips em GPUs causados por raios cósmicos). O valor dessa tecnologia é muito maior do que o reconhecimento externo. É ela que garante a segurança e escalabilidade da nossa rede, permitindo que qualquer dispositivo entre na rede e seja verificado sem comprometer a segurança.

Testnet com mais de 150 mil usuários, mainnet prestes a ser lançada

8. ChainCatcher: Em comparação com gigantes centralizados de computação em nuvem ou outras redes descentralizadas, vocês têm alguma vantagem de desempenho, eficiência ou custo?

Harry Grieve: Em termos absolutos de escala de cluster, ainda não podemos competir com gigantes como a AWS, mas isso é uma questão de adoção da rede, não de limitação técnica. Nossa vantagem está em desbloquear novos níveis de recursos (especialmente computação e dados de borda) e em ser a infraestrutura da futura civilização de inteligência de máquina. Acreditamos que uma IA verdadeiramente autônoma, capaz de evoluir e existir em sistemas econômicos cripto, precisará de uma rede descentralizada e permissionless como "habitat", e é isso que estamos construindo.

9. ChainCatcher: Como está a atividade da rede atualmente? Quais dados você pode compartilhar?

Harry Grieve: Na fase de testnet, já tivemos avanços muito positivos: mais de 150 mil usuários, a maioria crescendo organicamente pelo apelo do produto; cerca de 40 mil nós operando na rede; e mais de 800 mil modelos treinados no sistema.

10. ChainCatcher: Qual é o "último quilômetro" para o lançamento da mainnet? Qual é o cronograma definido para a mainnet? O TGE já tem data definida?

Harry Grieve: O lançamento da mainnet é a prioridade máxima agora, e o TGE virá em seguida. Estamos a cerca de 3-4 semanas do lançamento da mainnet, depois começaremos a auditoria da mainnet.

Antes disso, o principal é garantir que todos os mecanismos estejam prontos, funcionando corretamente, com todas as funcionalidades completas e, o mais importante, que a atividade econômica da rede seja segura.

11. ChainCatcher: Em comparação com o início da empresa, quais mudanças de demanda de mercado a Gensyn enfrenta? O que a chegada da era da inteligência de máquina traz para vocês?

Harry Grieve: Em comparação com o início, o ambiente de mercado da Gensyn mudou radicalmente. Em 2020, quando começamos, ainda precisávamos explicar repetidamente aos investidores a importância do machine learning, mas com o surgimento do ChatGPT, a IA se tornou consenso social. Essa mudança de percepção trouxe também uma competição de mercado muito mais acirrada, com startups de IA e computação surgindo aos montes. Ao mesmo tempo, o foco das discussões do setor mudou — temas como limites éticos de modelos open source e marcos regulatórios de governança de IA, que poucos discutiam há alguns anos, agora são destaque em políticas públicas de vários países.

É nesse contexto que a aceleração da era da inteligência de máquina comprova o valor da Gensyn. Nossa rede de computação descentralizada foi criada justamente para dar suporte à futura inteligência de máquina autônoma e evolutiva. Quando os sistemas de IA precisarem superar os gargalos atuais de poder computacional para alcançar aprendizado autônomo e iteração rápida, nossa infraestrutura será a pedra fundamental dessa nova era.

12. ChainCatcher: Em palestras públicas, você mencionou "desafios econômicos, éticos e regulatórios da IA". Qual é o risco regulatório que mais te preocupa? Como o design do protocolo da Gensyn busca equilibrar "compliance" e "resistência à censura"?

Harry Grieve: Quando falamos de regulação de IA, minha maior preocupação é que as políticas regulatórias possam mirar erroneamente a camada de infraestrutura. Imagine se, no futuro, políticas limitarem o número de GPUs, o tamanho dos datasets ou até a proporção de energia usada para treinar IA — esse tipo de regulação bruta pode travar o progresso tecnológico. Do nosso ponto de vista, modelos de IA deveriam ser open source como fórmulas matemáticas, sem restrições excessivas.

No design do protocolo, buscamos um equilíbrio. Atualmente, os pesos dos modelos e a transmissão de dados na rede ainda são em texto claro, o que oferece a transparência necessária para compliance regulatório. Ao mesmo tempo, por estarmos construindo sobre blockchains públicos como Ethereum, herdamos naturalmente suas características de descentralização e mecanismos de verificação. Essa arquitetura mantém a visibilidade regulatória necessária e garante a resistência à censura do sistema.

Com o avanço contínuo das capacidades da IA, encontrar o equilíbrio entre abertura e controle será um desafio importante para nós e para todo o setor nos próximos anos.

13. ChainCatcher: Olhando para 2030, qual seria o principal indicador de sucesso da Gensyn?

Harry Grieve: O principal indicador de sucesso não é simplesmente dados financeiros ou número de usuários. Espero que a maior contribuição da Gensyn seja se tornar a base econômica de uma civilização paralela de máquinas.

Em 2030, quero ver uma sociedade, civilização e economia totalmente paralelas rodando on-chain, sem humanos. Essa civilização seria capaz de gerar produção econômica igual ou superior à humana, com criatividade genuína, impulsionando o avanço científico e resolvendo grandes problemas da humanidade (como prolongar a vida, reduzir desigualdade). Se a Gensyn for a base para tudo isso, esse será o nosso verdadeiro sucesso.